LLMOps, ou como gerenciar efetivamente modelos de linguagem em uma organização | IA nos negócios #125

Como funcionam os LLMs e para que são usados nas empresas?

Antes de discutirmos o LLMOps, vamos primeiro explicar o que são os grandes modelos de linguagem. Eles são sistemas de aprendizado de máquina que foram treinados em enormes coleções de texto – de livros a artigos da web e código-fonte, mas também imagens e até vídeo. Como resultado, eles aprendem a entender a gramática, a semântica e o contexto da linguagem humana. Eles usam a arquitetura de transformador descrita pela primeira vez por pesquisadores do Google em 2017 no artigo “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf). Isso permite que eles prevejam as próximas palavras em uma frase, criando uma linguagem fluente e natural.

Como ferramentas versáteis, os LLMs nas empresas são amplamente utilizados para, entre outras coisas:

• construir bancos de dados vetoriais internos para recuperação eficiente de informações relevantes com base na compreensão da consulta, não apenas em palavras-chave – um exemplo pode ser um escritório de advocacia que usa LLM para criar um banco de dados vetorial de todas as leis e decisões judiciais relevantes. Isso permite a recuperação rápida de informações chave para um caso específico,
• automatizar processos de CI/CD (Integração Contínua/Implantação Contínua) gerando scripts e documentação – grandes empresas de tecnologia podem usar LLMs para gerar automaticamente código, testes unitários e documentar novas funcionalidades de software, acelerando os ciclos de lançamento,
• coleta, preparação e rotulagem de dados – LLM pode ajudar a processar e categorizar enormes quantidades de dados de texto, imagem ou áudio, o que é essencial para treinar outros modelos de aprendizado de máquina.

As empresas também podem adaptar LLMs pré-treinados para suas indústrias, ensinando-lhes linguagem especializada e contexto de negócios (ajuste fino).

No entanto, a criação de conteúdo, tradução de idiomas e desenvolvimento de código são os usos mais comuns de LLMs nas empresas. De fato, os LLMs podem criar descrições de produtos consistentes, relatórios de negócios e até ajudar programadores a escrever código-fonte em diferentes linguagens de programação.

Apesar do enorme potencial dos LLMs, as organizações precisam estar cientes dos desafios e limitações associados. Estes incluem custos computacionais, o risco de viés nos dados de treinamento, a necessidade de monitoramento e ajuste regulares dos modelos, e desafios de segurança e privacidade. Também é importante ter em mente que os resultados gerados pelos modelos na atual fase de desenvolvimento requerem supervisão humana devido a erros (alucinações) que ocorrem neles.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

O que é LLMOps?

LLMOps, ou Operações de Grandes Modelos de Linguagem, é um conjunto de práticas para implantar e gerenciar efetivamente grandes modelos de linguagem (LLMs) em ambientes de produção. Com LLMOps, os modelos de IA podem responder rapidamente e de forma eficiente a perguntas, fornecer resumos e executar instruções complexas, resultando em uma melhor experiência do usuário e maior valor para os negócios. LLMOps refere-se a um conjunto de práticas, procedimentos e fluxos de trabalho que facilitam o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de grandes modelos de linguagem ao longo de seu ciclo de vida.

Podem ser vistos como uma extensão do conceito de MLOps (Operações de Aprendizado de Máquina) adaptado às necessidades específicas dos LLMs. Plataformas de LLMOps, como Vertex AI do Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), Databricks Data Intelligence Platform (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) ou IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) permitem um gerenciamento mais eficiente de bibliotecas de modelos, reduzindo custos operacionais e permitindo que equipes menos técnicas realizem tarefas relacionadas a LLM.

Ao contrário das operações de software tradicionais, o LLMOps precisa lidar com desafios complexos, como:

• processamento de enormes quantidades de dados,
• treinamento de modelos computacionalmente exigentes,
• implementação de LLMs na empresa,
• seu monitoramento e ajuste fino,
• garantir a segurança e privacidade de informações sensíveis.

O LLMOps assume uma importância particular no atual cenário empresarial, no qual as empresas estão cada vez mais confiando em soluções de IA avançadas e em rápida evolução. Padronizar e automatizar os processos associados a esses modelos permite que as organizações implementem inovações baseadas em processamento de linguagem natural de forma mais eficiente.

Fonte: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps vs. LLMOps — semelhanças e diferenças

Embora o LLMOps tenha evoluído das boas práticas do MLOps, eles requerem uma abordagem diferente devido à natureza dos grandes modelos de linguagem. Compreender essas diferenças é fundamental para as empresas que desejam implementar efetivamente os LLMs.

Assim como o MLOps, o LLMOps depende da colaboração de Cientistas de Dados lidando com dados, engenheiros de DevOps e profissionais de TI. Com o LLMOps, no entanto, mais ênfase é colocada em:

• métricas de avaliação de desempenho, como BLEU (que mede a qualidade das traduções) e ROUGE (que avalia resumos de texto), em vez de métricas clássicas de aprendizado de máquina,
• qualidade da engenharia de prompt – ou seja, desenvolver as consultas e contextos corretos para obter os resultados desejados dos LLMs,
• feedback contínuo dos usuários – usando avaliações para melhorar iterativamente os modelos,
• maior ênfase em testes de qualidade por pessoas durante a implantação contínua,
• manutenção de bancos de dados vetoriais.

Apesar dessas diferenças, MLOps e LLMOps compartilham um objetivo comum – automatizar tarefas repetitivas e promover integração e implantação contínuas para aumentar a eficiência. Portanto, é crucial entender os desafios únicos do LLMOps e adaptar estratégias às especificidades dos grandes modelos de linguagem.

Princípios-chave do LLMOps

A implementação bem-sucedida do LLMOps requer a adesão a vários princípios-chave. Sua aplicação garantirá que o potencial dos LLMs em uma organização seja realizado de forma eficaz e segura. Os seguintes 11 princípios de LLMOps se aplicam tanto à criação, otimização da operação quanto ao monitoramento do desempenho dos LLMs na organização.

1. Gerenciamento de recursos computacionais. Os processos de LLM, como treinamento, requerem muita potência computacional, portanto, o uso de processadores especializados, como Unidade de Processamento de Rede Neural (NPU) ou Unidade de Processamento Tensorial (TPU), pode acelerar significativamente essas operações e reduzir custos. O uso de recursos deve ser monitorado e otimizado para máxima eficiência.
2. Monitoramento constante e manutenção de modelos. Ferramentas de monitoramento podem detectar quedas no desempenho do modelo em tempo real, permitindo uma resposta rápida. Coletar feedback de usuários e especialistas permite o refinamento iterativo do modelo para garantir sua eficácia a longo prazo.
3. Gerenciamento adequado de dados. Escolher software que permita o armazenamento e recuperação eficientes de grandes quantidades de dados ao longo do ciclo de vida dos LLMs é crucial. Automatizar os processos de coleta, limpeza e processamento de dados garantirá um fornecimento constante de informações de alta qualidade para o treinamento do modelo.
4. Preparação de dados. A transformação, agregação e separação regulares de dados são essenciais para garantir qualidade. Os dados devem ser visíveis e compartilháveis entre as equipes para facilitar a colaboração e aumentar a eficiência.
5. Engenharia de prompt. A engenharia de prompt envolve dar ao LLM comandos claros expressos em linguagem natural. A precisão e a repetibilidade das respostas dadas pelos modelos de linguagem, bem como o uso correto e consistente do contexto, dependem em grande parte da precisão dos prompts.
6. Implementação. Para otimizar custos, modelos pré-treinados precisam ser adaptados a tarefas e ambientes específicos. Plataformas como NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) e ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) oferecem ferramentas de otimização de aprendizado profundo para reduzir o tamanho dos modelos e acelerar seu desempenho.
7. Recuperação de desastres. Backups regulares de modelos, dados e configurações garantem a continuidade dos negócios em caso de falha do sistema. Implementar mecanismos de redundância, como replicação de dados e balanceamento de carga, aumenta a confiabilidade de toda a solução.
8. Desenvolvimento ético de modelos. Quaisquer viés nos dados de treinamento e resultados do modelo que possam distorcer resultados e levar a decisões injustas ou prejudiciais devem ser antecipados, detectados e corrigidos. As empresas devem implementar processos para garantir o desenvolvimento responsável e ético dos sistemas LLM.
9. Feedback das pessoas. Reforçar o modelo por meio do feedback dos usuários (RLHF – Aprendizado por Reforço a partir do Feedback Humano) pode melhorar significativamente seu desempenho, uma vez que as tarefas de LLM são frequentemente abertas. O julgamento humano permite que o modelo seja ajustado para comportamentos preferidos.
10. Cadeias e pipelines de LLMs. Ferramentas como LangChain (https://python.langchain.com/) e LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) permitem encadear várias chamadas de LLM e interagir com sistemas externos para realizar tarefas complexas. Isso permite construir aplicações abrangentes baseadas em LLMs.
11. Ajuste de modelo. Bibliotecas de código aberto, como Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) ou TensorFlow (https://www.tensorflow.org/), ajudam a melhorar o desempenho do modelo otimizando algoritmos de treinamento e utilização de recursos. Também é crucial reduzir a latência do modelo para garantir a responsividade da aplicação.

Fonte: Tensor Flow (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

Resumo

LLMOps permitem que as empresas implantem modelos de linguagem avançados de forma segura e confiável e definam como as organizações aproveitam as tecnologias de processamento de linguagem natural. Ao automatizar processos, monitoramento contínuo e adaptação às necessidades específicas dos negócios, as organizações podem explorar totalmente o enorme potencial dos LLMs na geração de conteúdo, automação de tarefas, análise de dados e muitas outras áreas.

Embora o LLMOps tenha evoluído das melhores práticas do MLOps, eles requerem ferramentas e estratégias diferentes adaptadas aos desafios de gerenciar grandes modelos de linguagem. Somente com uma abordagem cuidadosa e consistente as empresas poderão usar efetivamente essa tecnologia inovadora, garantindo segurança, escalabilidade e conformidade regulatória.

À medida que os LLMs se tornam mais avançados, o papel do LLMOps está crescendo, proporcionando às organizações uma base sólida para implantar esses poderosos sistemas de IA de maneira controlada e sustentável. As empresas que investirem no desenvolvimento de competências em LLMOps terão uma vantagem estratégica na utilização de inovações baseadas em processamento de linguagem natural, permitindo que permaneçam na vanguarda da transformação digital.

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